陳 濤

（合肥工業(yè)大學 資源與環(huán)境工程學院，安徽 合肥230009）

基于TM數(shù)據(jù)的某礦區(qū)遙感礦化蝕變信息提取研究

陳 濤

（合肥工業(yè)大學 資源與環(huán)境工程學院，安徽 合肥230009）

礦化蝕變信息是重要的找礦標志，利用遙感技術提取蝕變異常信息在找礦評價預測工作中，是一種快速高效的方法。地表植被和第四系覆蓋的干擾，增加了遙感蝕變信息提取的難度。本文以安徽某地區(qū)為研究區(qū)域，選用TM影像作為數(shù)據(jù)源，對植被、水體、陰影等干擾因素進行掩膜去除，采用主成分分析技術，標準差倍數(shù)法密度分割處理，并與地層信息疊加以消除假異常的方法，成功提取了該區(qū)礦化蝕變信息。

遙感技術；TM數(shù)據(jù)主成分分析；礦化蝕變信息

遙感蝕變信息提取技術一直是遙感找礦領域的研究熱點。早在1976年，戈茨就利用1.6μm和2.2μm波長之間兩譜帶反射比的比值定量劃分出蝕變巖和非蝕變巖。之后，研究者逐漸完善多光譜蝕變遙感異常信息的提取，特別是1989年，Crosta等人利用主成分分析法從TM數(shù)據(jù)成功提取了巴西Minais Gerais半干旱地區(qū)鐵染和羥基蝕變異常，其所采用的波段組合一直為遙感蝕變異常提取所推崇［1］（P1173-1187）。國內(nèi)遙感蝕變異常提取技術的應用研究始于20世紀90年代，主要以比值法和主成分分析法為基礎，并對其進行了一系列的改進和發(fā)展。1997年，馬建文提出了“TM掩膜＋主成分變換＋分類識別”提取礦產(chǎn)弱信息的方法［2］；張玉君等（2003）基于統(tǒng)計學原理，形成了“去干擾異常主分量門限”技術流程，不僅能夠提取蝕變遙感異常，而且可以定量劃分蝕變異常級別，在全國礦產(chǎn)資源潛力評價項目中得到推廣應用［3］［4］。2003年，劉成等利用混合像元線性分解方法，去掉了部分植被信息干擾后，提取蝕變信息，在植被覆蓋區(qū)取得了較好的實驗效果［5］；以及代 晶 晶［6］（2010）、劉 嚴 松［7］（2011）、王 愛 云［8］（2011）等均進行了不同方法提取遙感蝕變信息的研究。在國內(nèi)外研究者關于遙感蝕變信息提取的各種研究方法［9-11］中，主成分分析法是在實踐中應用最多的方法，其在信息總量守恒的前提下消除遙感數(shù)據(jù)不同波段間的信息相關性，經(jīng)過主成分變換所獲得的每一主分量與一定的地質(zhì)意義相對應。由于植被、陰影、水體、第四系覆蓋等因素干擾，與蝕變礦物相關的遙感信息表現(xiàn)為一種弱信息。本文的研究區(qū)域植被和水體覆蓋面積較大，因此筆者在借鑒了馬建文、張玉君等人研究的基礎上，首先通過掩膜方法去除植被、陰影、水體等干擾信息，然后進行主成分分析，對蝕變主分量圖像進行密度分割，再與地層信息疊加消除假異常，獲取研究區(qū)鐵染和泥化蝕變異常信息。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)地表水網(wǎng)密布、第四系發(fā)育、植被覆蓋嚴重。研究區(qū)大地構造上屬于揚子板塊北緣與華北板塊的結合部位，亦即大別造山帶前陸盆地中的次級隆起區(qū)。研究區(qū)屬下?lián)P子地層分區(qū)，蕪湖-石臺地層小區(qū)，除早-中泥盆世、晚三疊世及侏羅紀地層缺失外，從寒武紀至第四紀地層均發(fā)育良好，沉積總厚度大于6432.20m。研究區(qū)基底斷裂主要有南北向2條、北北東向及東西向各1條，蓋層斷裂眾多。區(qū)內(nèi)巖漿活動頻繁，有各類侵入巖體36個，出露面積56.44km2，主要分布于研究區(qū)南部。侵入體呈巖株、巖枝狀產(chǎn)出，形成時代大致確定為中侏羅世和早白堊世，屬于中酸性巖類。中生代強烈的構造巖漿活動導致大規(guī)模的成礦作用，并形成了銅、鐵、硫、金為主的大、中型礦床和礦點，礦床類型多樣，其中以矽卡巖型為主。目前，區(qū)內(nèi)某些志留紀地層中發(fā)現(xiàn)了具有一定規(guī)模的銅金礦，在貴池北部地區(qū)寒武-奧陶紀地層中發(fā)現(xiàn)了大-中型鎢鉬礦，區(qū)內(nèi)早古生代地層中還具有較大的找礦潛力。

2 蝕變信息提取的波譜基礎

目前，利用遙感技術還不能直接提取礦化信息，但各類礦產(chǎn)的地面信息都可以在特定的波譜段不同程度地形成特征波譜并在遙感圖像上有所反映。近礦圍巖蝕變是礦化的一個主要特征，是找礦的一個直接標志。蝕變礦物由于具有與正常巖石不同的物質(zhì)成分與結構構造而表現(xiàn)出與正常巖石相區(qū)別的波譜異常，部分異常波譜成為識別蝕變礦物的特征譜段。蝕變礦物在可見光-近紅外區(qū)反射光譜特征起主導作用的是Fe2＋、Fe3＋、羥基和碳酸根等離子或基團。

含鐵（Fe2＋，F(xiàn)e3＋）基團：該類蝕變礦物以褐鐵礦、針鐵礦、赤鐵礦、黃鉀鐵礬等Fe3＋礦物為主，F(xiàn)e2＋礦物較少。Fe3＋礦物在 0.45、0.55、0.85、0.90、0.94μm波譜處吸收特征明顯，對應 TM1（0.45～0.52μm）波段、TM2（0.52～0.60μm）波段和 TM4（0.76～0.90μm）波段表現(xiàn)出較強的吸收特征，而在TM3（0.63～0.69μm）波段具有較強的反射特征。Fe2＋礦物（如黃鐵礦）在1.0～1.1μm 處有一個強而寬的吸收帶，有的Fe2＋礦物在1.8～1.9μm有另一個吸收帶，二價鐵離子蝕變礦物在TM數(shù)據(jù)中的波譜特征不明顯。

含羥基（OH-）或碳酸根（C032-）基團：含羥基蝕變礦物在2.2～2.3μm附近存在強吸收谷（稱為羥基譜帶），對應TM7（2.08～2.35μm）產(chǎn)生低反射值，在TM5（1.55～1.75μm）產(chǎn)生高反射值，如高嶺土、葉臘石、云母類礦物、綠泥石、綠簾石等。含碳酸根礦物主要有五個特征吸收譜帶（1.9～2.55μm），較強的兩個在2.35μm和2.55μm波長處（稱為碳酸根譜帶），相對較弱的在1.9μm，2.0μm，2.16μm三處，對應 TM7（2.08～2.35μm）波段形成吸收譜帶。常見礦物有方解石、白云石、石膏、菱鎂礦等。

3 遙感蝕變信息提取

3.1 數(shù)據(jù)源及數(shù)據(jù)預處理

由于研究區(qū)地處江南，植被覆蓋面積較大，為了盡量減少植被干擾，選擇使用冬季的TM影像。研究區(qū)橫跨了兩景TM影像，分別為軌道號120／039、成像時間2007年1月7日的TM影像和121／039、2007年1月6日的TM影像，兩景影像成像質(zhì)量均較好，基本無云覆蓋。首先對兩景TM影像進行輻射校正和幾何校正（以1：5萬地形圖為參考），然后對兩景影像進行鑲嵌和裁剪，從而獲得研究區(qū)的遙感基礎影像，由于兩景影像成像時間相近，色調(diào)差異不大，因此采用重疊區(qū)直方圖匹配的方法消除色調(diào)差異。

3.2 掩膜

遙感圖像上的雪、云、水體、植被、陰影等地物影像，對圍巖蝕變信息提取不僅沒有任何意義，而且對提取效果有不同程度的干擾。為了獲得良好的圍巖蝕變遙感信息提取效果，必須最大限度地去掉非礦地物等干擾信息。

研究區(qū)的干擾地物主要有水體、植被和陰影等。通過對各類地物反射率值進行采樣統(tǒng)計和分析，結果如圖1所示，選擇對干擾地物敏感的波段，建立各干擾地物掩膜文件去除干擾信息，盡可能的減少干擾物對異常提取所產(chǎn)生的影響。

圖1 各類地物光譜曲線Fig.1spectral curve of all kinds of objects

通過對水體和陰影的光譜曲線研究，其在第5和第7波段的亮度值明顯比其它地物低且具有band2＞band5的特征，本文參考以往水體的提取經(jīng)驗，結合研究區(qū)圖像特點，采用（TM2-TM5）／（TM2＋TM5）波段運算增強水體和陰影信息，對圖像進行分割以便提取水體和陰影信息。

植被在第4波段具有高反射率，在第3波段強吸收。利用植被指數(shù)（TM4-TM3）／（TM4＋TM3）對圖像處理增強植被信息，對圖像進行分割得到植被圖像。利用提取出的干擾因素圖像對原圖像進行掩膜。

3.3 鐵染蝕變異常提取

主成分分析（PCA-principal components analysis）又稱K-L變換，它是在統(tǒng)計基礎上基于變量之間相互關系的多維正交線性變換，可去除同一地區(qū)不同時相、不同波段之間遙感信息的相關性，充分利用地物的光譜差異信息，在圖像處理中起到數(shù)據(jù)壓縮和信息增強的作用。

在TM影像遙感蝕變信息提取中，通常采用TMl、3、4、5四個波段進行主成分分析的方法，提取鐵染蝕變信息，對代表鐵染物主分量的判斷準則是：構成該主分量的本征向量，其TM3系數(shù)應與TM1及TM4的系數(shù)符號相反，TM3一般與TM5系數(shù)符號相同。研究區(qū)TM1、TM3、TM4、TM5主成分分析結果如表1所示。

表1 TM1345波段組合主成分分析特征向量矩陣Tab.1Eigenvector matrix of the principal component analysis（TM1345）

從表1中可以看出，PC2主要包含TM3波段與TM5波段信息，且TM3波段上的載荷系數(shù)與TM1、4波段上載荷系數(shù)相反，與TM5波段的載荷系數(shù)相同，符合判斷準則。但TM3與TM5符號為負，說明該圖像中的蝕變信息以像元低值呈現(xiàn)，為了突出PC2中的圍巖蝕變遙感信息，對圖像取反，將取反后的PC2作為鐵染蝕變信息的主分量。

將PC2進行拉伸增強至0-255，采用標準差倍數(shù)法按合理的閾值進行密度分割，分級賦色，得出鐵染蝕變信息分級結果（表2）。

表2 鐵染蝕變異常定量分級結果Tab.2Quantitative classification of ferric contamination alteration anomaly

將得出的鐵染蝕變異常圖像與研究區(qū)地質(zhì)圖疊加，發(fā)現(xiàn)一部分位于第四系地層中，屬于異物同譜的偽異常，去除偽異常后得到鐵染蝕變異常分級圖（圖2）。

圖2 鐵染蝕變異常分級圖3Classification of ferric contamination alteration anomaly

3.4 泥化蝕變信息提取

含羥基、碳酸根和粘土類礦物具有在TM5波段高反射，而在TM7波段強烈吸收的光譜特征。泥化蝕變信息提取，通常采用TM1、4、5、7四個波段進行主成分分析的方法，對代表羥基化合物主分量的判斷準則是：構成該主分量的特征向量，其TM5系數(shù)應與TM7及TM4的系數(shù)符號相反，TM1一般與TM5系數(shù)符號相同。研究區(qū)TM1、TM4、TM7、TM5主成分分析結果如表3所示，

表3 TM1457波段組合主成分分析特征向量矩陣Tab.3Eigenvector matrix of the principal component analysis（TM1457）

從表3中可以看出，PC3在TM1、5波段上表現(xiàn)為反射特征，而在TM4、7波段上為強吸收特征，與泥化蝕變礦物的信息特征吻合。

將PC3進行拉伸增強至0-255，采用標準差倍數(shù)法按合理的閾值進行密度分割，分級賦色，得出泥化蝕變信息分級結果（表4）。

表4 泥化蝕變異常定量分級結果Tab.4Quantitative classification of argillation alteration anomaly

同樣，將得出的泥化蝕變異常圖像與研究區(qū)地質(zhì)圖疊加，發(fā)現(xiàn)一部分位于第四系地層中，屬于異物同譜的偽異常，去除偽異常后得到泥化蝕變異常分級圖（圖3）。

圖3 泥化蝕變異常分級圖Fig.4Classification map of argillation alteration anomaly

4 蝕變信息分布特征及應用評價

將主成分分析法提取出的鐵染蝕變信息和泥化蝕變信息與研究區(qū)構造地質(zhì)圖疊加分析可見，研究區(qū)遙感礦化蝕變異常信息的分布主要圍繞巖體或者是沿斷裂分布，表明提取的礦化蝕變信息在空間分布上與巖漿活動和斷裂構造密切相關。

將提取出來的遙感礦化蝕變異常信息與研究區(qū)物探異常圖進行疊加也發(fā)現(xiàn)，兩者存在很大程度上的一致性，并且研究區(qū)已發(fā)現(xiàn)的銅礦點，金礦點和錳礦點大部分也都分布在蝕變異常區(qū)內(nèi)或者在蝕變異常區(qū)的邊緣，說明本文所采用的遙感蝕變信息提取方法具有較好的應用效果。

5 結論

目前提取遙感蝕變信息技術雖然已經(jīng)比較成熟［12-14］，但是遙感蝕變信息找礦作為利用地物光譜特性的找礦方法，與其它找礦方法一樣也包含有非礦化異常信息，因此去除干擾信息，進行野外調(diào)查是遙感信息提取中的重要步驟。本文采用“掩膜＋主成分分析＋密度分割＋地層信息疊加消除偽異常”的遙感蝕變信息提取方法在工作區(qū)取得了較好的應用效果，但是由于直接將水體、植被以及其覆蓋的地層作為干擾信息去除掉了，無法真實反映高密度植被覆蓋區(qū)遙感蝕變異常信息，因此如何削弱植被干擾并能提取其覆蓋地層中的蝕變信息，并與物探、化探技術相結合，仍是進一步完善和優(yōu)化遙感找礦的重要環(huán)節(jié)和難點［15］。

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Mineralized Alteration Information Extraction from TM Remote Sensing Data in a Mining Area

CHEN Tao
（College of Resource and Environmental Engineering，Hefei University of Technology，Hefei 230009，China）

The information of mineralized alteration is important prospecting criteria.It is a kind of fast and efficient method to extract altered anomaly information by remote sense technology for the ore prospecting evaluation.However，because of the interference of the vegetation and Quaternary coverage，the extraction of the alteration information by remote sensing is very difficult.In this paper taking the mining area in Anhui province as the study area，choosing the TM images as data sources，after masking the interference factors，such as vegetation，water and shade，etc，the mineralized alteration information are extracted effectively by the principal component analysis technology，density segmentation based on the standard deviation ratio method，and the false abnormal information are further eliminated through overlaying with the strata information.

remote sensing；principal component analysis；mineralized alteration information

P627

A

1009-9735（2012）02-0125-04

2012-02-26

國土資源部中國地調(diào)局項目“安徽銅陵大通-木鎮(zhèn)地區(qū)礦產(chǎn)遠景調(diào)查”（1212010011517）。

陳濤（1985-），男，安徽六安人，合肥工業(yè)大學在讀碩士生，研究方向：遙感地質(zhì)和GIS應用研究。